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- Como funciona a perda de GAN?
- As funções de perda de GAN realmente importam?
- O que é o método GAN?
- Por que GAN é instável?
Como funciona a perda de GAN?
O GAN usando a perda de Wasserstein envolve a mudança da noção do discriminador em um crítico que é atualizado com mais frequência (e.g. cinco vezes mais frequentemente) do que o modelo do gerador. O crítico pontua imagens com um valor real em vez de prever uma probabilidade.
As funções de perda de GAN realmente importam?
Nossa análise mostra que as funções de perda só são bem-sucedidas se forem degeneradas para funções quase lineares. Também mostramos que as funções de perda funcionam mal se não forem degeneradas e que uma ampla gama de funções pode ser usada como função de perda, desde que sejam suficientemente degeneradas por regularização.
O que é o método GAN?
Uma rede adversária gerativa (GAN) é um modelo de aprendizado de máquina (ML) em que duas redes neurais competem entre si para se tornarem mais precisas em suas previsões. GANs normalmente são executados sem supervisão e usam uma estrutura de jogo cooperativa de soma zero para aprender.
Por que GAN é instável?
O fato de os GANs serem compostos por duas redes, e cada uma delas ter sua função de perda, resulta no fato de que os GANs são inerentemente instáveis - mergulhando um pouco mais fundo no problema, a perda do Gerador (G) pode levar à instabilidade do GAN , que pode ser a causa do problema de desaparecimento do gradiente quando o ...
